然后使用np.fft.ifftshift()应用反向移位,以便DC组件再次出现在左上角。 然后使用np.ifft2()函数找到逆FFT。 结果再次是一个复杂的数字。 你可以采取它的绝对价值。 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread(r'C:\Users\yuyalong\Pictures\Saved Pictures...
f = np.fft.fft2(img) # 快速傅里叶变换算法得到频率分布 fshift = np.fft.fftshift(f) # 将原点转移到中间位置 fimg = np.log(np.abs(fshift)+1) # fft 结果是复数,求模之后才是振幅 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(121) plt.imshow(img, 'gray') plt.title('原始图像',fontprop...
f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) res = np.log(np.abs(fshift)) #傅里叶逆变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #展示结果 plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image') plt....
fshift = np.fft.fftshift(f) #设置高通滤波器 rows, cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 #傅里叶逆变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #显示原始图像...
f_ishift=np.fft.ifftshift(fshift) img_back=cv.idft(f_ishift) img_back= cv.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap ='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) ...
4、np.fft.ifftshift(img):进图像的低频和高频部分移动到图像原来的位置 参数说明:img表示输入的图片 5、cv2.idft(img):进行傅里叶的逆变化 参数说明:img表示经过傅里叶变化后的图片 傅里叶变化:将图像从空间域转换为频率域, 下面是傅里叶变化的公式 ...
14 f1shift = np.fft.ifftshift(fshift) 15 img_back = np.fft.ifft2(f1shift) 16#出来的是复数,无法显示 17 img_back = np.abs(img_back) 18 plt.subplot(133),plt.imshow(img_back,'gray'),plt.title('img back') 可以看到恢复的一模一样。
x, y = np.ogrid[:rows, :cols] mask_area = (x - center[0]) ** 2 + (y - center[1]) ** 2 <= r*r mask[mask_area] = 0 # 应用高通滤波器 f_shift_filtered = f_shift * mask # 逆傅里叶变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f_shift_filtered) ...
应用低通滤波器 fshift = dft_shift * maskf_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)img_back = cv2.idft(f_ishift)img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0], img_back[:,:,1]) 显示低通滤波后的图像 cv2.imshow(‘Low Pass Filtered Image’, img_back)最...